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Enregistrement W3017788160 · doi:10.1186/s12888-020-02578-0

Baseline income, follow-up income, income mobility and their roles in mental disorders: a longitudinal intra-generational community-based study

2020· article· en· W3017788160 sur OpenAlexafffundabout
Xiangfei Meng, Aihua Liu, Carl D’Arcy, Jean Caron

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanDouglas CollegeMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésMental healthLongitudinal studyDepression (economics)Marital statusPsychiatryPsychologyBaseline (sea)Household incomePrevalence of mental disordersClinical psychologyMedicinePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although a number of studies have found that income mobility associated with an elevated risk of mental disorders, existing research does not provide sufficient evidence of how exactly individuals' experience of income mobility per se affects their risk of mental health outcomes. This present study aimed to explore roles of baseline income, follow-up income, and income mobility in the development of mental disorders using an intra-generational, longitudinal follow-up study. METHODS: We used data from the Montreal South-West Longitudinal Catchment Area Study. A total of 1117 participants with complete information both on income and past 12-month diagnoses of mental disorders were selected for this study. Diagonal Reference Models were used to simultaneously examine roles of income at baseline, income at follow-up, and income mobility in mental disorders during a 4-year follow-up. RESULTS: Both baseline and follow-up income were important predictors for any mental disorder and major depression among males and females. Those with low income had a higher risk of any mental disorders and major depression. No evidence was found to support an association between income mobility (neither downwards nor upwards) and mental disorders. Marital status was uniquely associated with any mental disorder among males. Having a pre-existing diagnosis of any mental disorder at origin was associated with any mental disorder and major depression at the end of the 4-year follow-up. CONCLUSIONS: This study first simultaneously examined roles of income at baseline, at follow-up, and mobility in mental disorders among a large-scale intra-generational community-based study. This present study provides additional evidence on how income is associated with an individuals' likelihood of mental disorders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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